【提要】目前我国部分行业已经用机器人取代了部分人类劳动，广泛应用人工智能，极大地推动了我国生产和服务的效率。本文分析表明，这恐怕是最近2年严重通货紧缩的重要根源。未来十年，智能机器人很可能代替大部分人类劳动，人类社会进入物质极大丰富时代，也会导致大面积失业和收入减少，加重生产过剩和通货紧缩危机。在人工智能深度影响劳动力市场和经济形势的背景下，探索普惠性社会保障制度（如全民基本收入试点）可能成为缓解分配矛盾的重要方向。短期内，可优先推动城乡养老金并轨与失业救济标准动态调整，逐步缩小群体间收入差距，增加消费，缓解通货紧缩危机；长期需结合财政可持续性与经济增长动力，构建兼顾公平与效率的新型分配机制。

最近几个月，人工智能受到广泛关注。首先是在2024年10月8日，两位人工智能专家获得了诺贝尔物理学奖[1]，从而受到学术界广泛关注。其次是中国一家公司在2025年1月20日发布开源人工智能模型，deepseek R1模型，引起美国股市震动，27日美国芯片巨头英伟达股价暴跌约17%。市场分析认为，核心原因是中国人工智能初创公司DeepSeek的最新突破，动摇了美国人工智能领域的“无敌”地位。美国股市还有多个相关公司股价暴跌，仅英伟达股市价值损失就高达4.2万亿元。深度探索（DeepSeek）开源模型的出现，被专家视为“国运级别的科技成果”，预示着中国在人工智能领域的全面崛起，打破了美国的垄断，对美国和世界经济产生了巨大影响，从而受到国内外广泛关注‌。

首先看什么是人工智能，通俗地说，是让电脑模仿人脑，掌握知识和应用知识，帮助人类解决现实问题。它们模仿人类解决问题的方法或模型，大致可以分为三类，其中白箱模型，也就是透明模型，内部逻辑和决策过程完全可解释，比如线性回归；黑箱模型则相反，内部运作不透明，比如神经网络和深度学习模型；灰箱模型介于两者之间，部分可解释，比如集成某些理论如贝叶斯网络。它们的共同特征之一是可仿真预测各种解决方案的结果，从而可以选择最有利于决策者制定的目标方案。

第一例成功的人工智能专家系统是1965年面世的 DENDRAL[2]，它是一款化学专家系统，能够根据实测的化合物分子式和质谱数据推断其分子结构。它使用化学家总结的经验知识，转换为质谱数据与分子结构之间的经验规则，专家系统则依据规则和输入的质谱等数据，推测可能的候选结构。

目前最受关注的模型是神经网络模型，号称是模仿人类神经元活动思考过程的模型，但它实际是一种黑箱模型。例如，反向传播（Back Propagation）神经网络是1986年面世的误差逆向传播的前馈神经网络[3]，为当前应用最广的神经网络。因此该技术主要包括前向传播和逆向反馈俩个部分。下图为三层模型，数学上很简单，假设每个中间变量是输入变量的线性函数，而输出变量则是中间变量的线性函数。根据已知输入和输出变量，以模型预测结果误差最小化为目标，获得两种线性函数的参数，从而完成模型训练。则模型就可以根据输入变量仿真预测输出结果了。这纯粹是用数学方法总结数据集内部的规律，让电脑可以按照人类设定的程序使用，不涉及事物的内在规律。

【图1 典型三层反向传播神经网络模型结构示意图】

广义地说，人工智能广泛应用在工业领域。在工业界，更成功的模型是应用物理理论仿真现实过程，从而预测现实变化及其结果，也属于白箱模型。笔者曾经在1990年根据化学动力学理论建立仿真质谱物理过程的模型[6]，此后在多个领域从事建模和优化工作。在仿真现实模型基础上，就可以用数学上的寻优算法，得到目标最大化或最小化的方案。这是工业设计和生产控制领域常用的成功方法。由于自然过程的复杂性，常常引入经验模型来描述模型中使用的某些次要物理过程。这些经验模型常常是根据大量试验数据建立的。例如，天气预报是基于流体力学理论建立的模型，但需要使用的湍流理论则属于经验模型，这限制了模型适用范围与精度。模型成功的关键之一是很好地仿真实际过程，但有时更重要的是确定合适的目标函数。围棋就是一个著名例子，其突破性进展就是建立准确判断局势的函数，从而迅速提高了电脑围棋水平，目前已达到让顶尖棋手一先的水平。

在生物领域，尤其是涉及人类行为，至今人们并没有提出一个确定性理论，很好地仿真生物乃至人类行为。如今的通用人工智能模型，则主要使用神经网络模型来理解人们的语言，让电脑和人们直接通过语言文字交流，不仅解决人机交流问题，而且可以直接学习和应用人类数千年历史总结的各种知识，它们都是人类用书本承载，从而可以完成人类交给它的任务。但这种方法的缺点也很明显，从原理上看，仅用数学方法寻找总结人类行为规律，其仿真现实的精度较低，明显低于基于自然规律理论的大多数模型，也就难以给出最佳方案。由于模型是基于人类总结的现有知识，也就难以生产知识，尤其是生产突破性知识。引入某些理论或经验模型是目前方兴未艾的发展方向，最终的解决方案或者说模型的终极水平，也许要依赖我们对人类行为的认识水平。

不管怎么说，目前我国出现的深度探索等模型，已经能够通过语言文字与人类交流，吸收应用人类已有的很多知识，给人类提供解决问题的方案，它们常常可以媲美专家，从而给人们提供了极大的帮助。就笔者使用经验来看，其方案的水平，十分依赖提问者的水平，其根本原因是电脑无法从海量人类知识中快速找出最佳方案。笔者认为，目前的人工智能模型能够高效快速的帮助专家改进方案，它代替不了专家，但可以帮助人们更快地成长为专家，其应用前景是十分广泛的，包括高效开发各种机器人，从而对经济产生深刻而广泛的影响。尤其是在更重要的工业生产领域和服务业，如今的工业生产无人化，服务机器人化，已经成功试点。由于深度探索模型是开源模型，使用成本低，十分有利于推广，从而可以广泛应用，加速推动机器人代替人类完成各种生产和服务。

当代我国工业化生产系统建设效率很高，很多产品批量化都能迅速实现，例如，电动汽车，光伏电池和风力发电机等产品。日本NHK纪录片《未来工厂》（2021年）报道，发那科公司在日本山梨县的工厂以“机器人制造机器人”闻名，生产线完全无人化运行，仅需少量技术人员远程监控，等于无人自动化批量生产机器人。这也许意味着，人类广泛采用智能机器人代替人类完成各项生产服务活动，恐怕并不遥远。

让机器人代替人类劳动，带来的问题也很严重，会导致大面积失业和收入减少，消费也会随之减少。市场萎缩的结果，是物价下降，从而进入通货紧缩。近些年来，人类的技术进步在不断加速，无人飞机、无人汽车、无人商店和无人工厂，以及家庭机器人都在中国成功实现。根据国际机器人联合会（IFR）及国内权威机构数据，中国自2013年起连续多年成为全球最大的工业机器人市场。2023年，中国工业机器人安装量达到27.6万台，占全球总量的51%，稳居全球首位。我国机器人应用覆盖汽车制造、3C电子、物流仓储等多个领域。在汽车行业，工业机器人渗透率超过70%，表明汽车生产主要依靠机器人，大部分人类劳动都被机器人取代。

另一方面，国家统计局公布的统计数据，如下图所示，最近两年工业原料价格基本都在下降，最严重时同比下降6.5%，居民消费品物价也在部分月份下降，一直低于1%的通货紧缩标准，也就是说，一直处于严重的通货紧缩状态。

虽然过去两年国家采取了很多以前行之有效的措施推动投资和消费，消除通货紧缩问题，但效果都很低。这很可能是人工智能在我国进入高速应用的结果。在不久的将来，按照美国首富马斯克的设想，由机器人来负责生产和服务，人类就可以安享生活了，从而进入物质极大丰富的时代了。人类社会百年，乃至万年未有之大变局，已近在咫尺了。但在现有分配模式下，没有工作，人们就没有收入，也就没有消费，消费市场必然萎缩，生产过剩加重，导致通货紧缩。

未来人类社会也许会逐步过渡到以生产知识为主的社会，但这需要时间，去普遍提高人们的知识水平。在已经开启的迈向未来新时代的过渡期，维护社会基本活动的人类劳动会逐渐减少，最终仅需要少数人了，大部分人会失业，他们生活的收入来自那里？如何提高居民收入，维持消费，防止发生生产过剩危机？

我们曾在2008年底提出人人发钱模式，解决生产过剩带来的经济危机[5]。这也是新冠危机期间西方各国广泛采用的成功方法。如今美国一家公司已经开始试验由人工智能工作，人类分享劳动成果的全民发钱模式了[4]。在人工智能深度渗透劳动力市场的背景下，探索普惠性社会保障制度（如全民基本收入试点）可能成为缓解分配矛盾的重要方向。

人类已经进入共产主义社会的通道了，需要我们在分配上采取措施，逐步增加失业人员补贴，才能保持生产消费平衡，维护社会稳定，从而逐步实现，否则也许会带来更大的危机。过去两年的通货紧缩，给我们的经济带来很大困难，从而阻碍了经济发展，只有增加居民收入，增加消费，才能缓解。去年底，我国完成了持续十年的机关事业单位与企业养老金并轨改革方案，提高企业退休人员养老金，等于开启了增加部分老百姓收入的进程。但我国大部分老人来自农村，养老金收入水平很低，平均月收入仅有200多，不到城市居民和企业退休人员十分之一，导致他们的消费水平也很低。

按照国家统计局公布最新数据，2023年我国居民消费占产出39.6%8，收入占总产出之比仅有45.0%，仅为美国一半左右。占比过低是生产过剩，通货紧缩的主要原因。只有大幅度提高全民收入水平，才能解决生产过剩问题以及由此带来的通货紧缩问题。我们在2008年提出的人人发钱建议5，推动了农民养老金制度的产生。如今笔者呼吁，应当加大幅度提高农民养老金了，尽快让农民养老金水平也并轨，从而增加消费。另一方面，应当加大幅度提高失业救助金，从而推动劳动者工资上涨，消除劳动者工资低于养老金的不正常现象，这是导致我国长期生产严重过剩，劳动者收入严重低于产出带来的生产消费不平衡问题根源。

笔者一再呼吁[7]，应当大幅度提高政府负债，从而筹集资金，用于提高居民收入和养老金。如今我国中央政府负债率不到20%，远低于日本250%，美国和西方100-150%水平，有很大的上升空间。政府负债对应的是国内居民和企业债权，可以用税收控制负债水平，不会带来严重经济问题。历史上，美国累进税率曾持续多年超过90%，基本消除了美国参加二战导致的中央政府高负债问题。

参考：

1、AI教父的诺贝尔物理学奖：揭秘AI的起源与物理学之间的联系  

https://baijiahao.kunlunce.net/s?id=1822238236036642048&wfr=spider&for=pc

2、DENDRAL系统_百度百科

https://baike.kunlunce.net/item/DENDRAL%E7%B3%BB%E7%BB%9F/12678475 ；AI算法在质谱数据解析中的应用_哔哩哔哩_bilibili

https://www.bilibili.com/video/BV1Caw8enEpg/?vd_source=08291ef2403de32d527bdeab90f640e1

3、BP神经网络原理及Matlab代码复现_matlab bp神经网络-CSDN博客 https://blog.csdn.net/2401_86633719/article/details/142550823

4.给全世界每个人发钱，OpenAI创始人这么飘了？- 知乎

https://zhuanlan.zhihu.com/p/636418601

5、十教授联名建议给低收入家庭每人发1000元补贴 - 青岛新闻网

https://www.qingdaonews.com/content/2009-01/11/content_7979882.htm

6、黄卫东，计算机辅助质谱模拟研究，硕士论文，中国科学技术大学，1990

7、黄庭民，试论解决当前我国经济问题的两把钥匙

https://mp.weixin.qq.com/s/47QrGVDUCOY7pYCbzxewyA

8、按照国家统计局官方数据库（data.stats.gov.cn），2023年我国人均收入41314元，人均消费36302，总人口为14.1亿，国内生产总值为129.4万亿元，计算可得到我国消费占产出之比为39.6%，收入占产出之比为45.0%

（作者系昆仑策研究院特约研究员；来源：昆仑策网【原创】修订稿，作者授权首发）